Završni radovi | Repozitorij FER-a

: Primjena strojnog učenja u analizi i procjeni toksičnosti kemijskih spojeva; Luka Buljeta
Ovaj rad istražuje primjenu različitih modela strojnog učenja za binarnu klasifikaciju kemijskih spojeva u kontekstu njihove interakcije s određenim receptorima, koristeći Tox21 skup podataka. Istražena je učinkovitost triju modela: logistička regresija, slučajna šuma i XGBoost. Logistička regresija procjenjuje vjerojatnost binarnih ishoda pomoću logističke funkcije. Model slučajne šume koristi mnoga stabla odlučivanja i kombinira njihove predikcije većinskim glasanjem....

: Primjena strojnog učenja u detekciji bolesti pacijenata; Renato Čiž
U radu je istražena primjena strojnog učenja u detekciji bolesti pacijenata, s naglaskom na analizu podataka i razvoj modela za klasifikaciju. Istražena je učinkovitost različitih metoda strojnog učenja u dijagnosticiranju bolesti srca, kardiovaskularnih bolesti i bolesti COVID-19. Iz modela se zaključuje potencijal strojnog učenja u identifikaciji i predviđanju ovih zdravstvenih stanja. Implementacija konvolucijske neuronske mreže za analizu CT slika pluća pokazuje obečavajuće...

: Primjena strojnog učenja u energetskim sustavima; Magda Smolić-Ročak
Tema ovog rada jest primjena strojnog učenja u energetskim sustavima realizirana programskim jezikom Python. Sustavi koji se bave proizvodnjom energije nastoje ostvariti optimalnu energetsku učinkovitost. S tim ciljem, rad se bavi korištenjem različitih algoritama i modela strojnog učenja u svrhu predviđanja potrošnji energije. Na ulaz modela se dovode informacije o temperaturama i količinama vlažnosti, a na izlazu model generira predviđenu potrošnju energije. Jednostavna...

: Primjena strojnog učenja u klasifikaciji zvučnih signala; Mario Štrbac
Ovaj rad bavi se problemom klasifikacije zvučnih signala iz okoliša primjenom strojnog učenja. Za skup podataka odabran je skup gradskih zvučnih isječaka UrbanSound8K. Klasifikacija zvuka testirana je pomoću dva pristupa dubokog učenja u programskom jeziku Python. Prvi pristup uključuje konvolucijsku neuronsku mrežu implementiranu s Keras bibliotekom, a drugi metodu prijenosnog učenja ostvarenu pomoću modela ResNet-18 i biblioteke fastai. Za reprezentaciju zvuka odabran je...

: Primjena strojnog učenja u metagenomici; Robert Tušek
Razvojem metoda shotgun sekvenciranja postoji sve više istraživanja koja se bave s karakterizacijom ljudskog mikrobioma. Mikrobiom sadrži mnoge atribute koji karakteriziraju različite bolesti. Korištenjem postotaka pojavljivanja vrsta i specifičnih taksonomskih markera provodimo istraživanje koje se temelji na strojnom učenju. Podaci su skupljeni iz osam velikih metagenomskih studija od kojih je šest studija razmatrano u ovom radu. Upotrebljavamo više različitih klasifikatora i...

: Primjena strojnog učenja u napadima na sporedne kanale; Magdalena Mucić
Područje kriptoanalize ima važnu ulogu u kriptografiji na kojoj se temelji sigurnost svih modernih algoritama kriptiranja: ispituje i proučava kriptografske algoritme te pokušava pronaći njihove ranjivosti i mane. Jedan od pristupa u kriptoanalizi su i napadi na sporedne kanale kojima je cilj pronaći ranjivosti koje proizlaze iz sklopovske implementacije algoritma. Postoji više pristupa izvođenja napada na sporedne kanale, a neki od njih potpomažu se i strojnim učenjem. U okviru...

: Primjena strojnog učenja u određivanju dobi djece na temelju rendgenskih snimki šake; Antea Ribarić
Za određivanje koštane dobi iz snimki zapešća, danas se u medicinskoj struci koristi Greulich-Pyleova metoda. Ova metoda temelji se na vizualnoj usporedbi snimke s referentnim snimkama iz atlasa, stoga je idealni kandidat za programsku implementaciju pomoću strojnog učenja. U radu sam obradila temu predviđanja koštane dobi na temelju rendgenskih snimki zapšća. Opisala sam trenutno postojeća rješenja s natjecanja Radiološkog društva Sjeverne Amerike i predložila rješenje za...

: Primjena strojnog učenja u određivanju sastava crijevnog mikrobioma specifičnog za osobe s autističnim spektrom poremećaja; Frane Batagelj
Dijagnoza poremećaja iz spektra autizma kod djece često je popraćena gastrointestinalnim problemima. Korištenjem metagenomskih podataka o mikrobiomu osoba oboljelih od poremećaja iz spektra autizma provedeno je istraživanje temeljeno na strojnom učenju o predikciji poremećaja pomoću mikrobioma. Korišteni podaci sastoje se od dva skupa podataka, od kojih se jedan skup odnosi samo na osobe sa simptomima konstipacije. Koristio sam 5 algoritama strojnog učenja, zajedno s 4 algoritma...

: Primjena strojnog učenja u optimizaciji operativnog troška usluga u računalnom oblaku; Antonio Zemunik
Računarstvo u oblaku označava model koji omogućava mrežni zahtjev za dijeljenim računalnim resursima. Cilj ovog rada je primjenom strojnog učenja i simulacija temeljenih na zadanom modelu usluge dobiti jasniju sliku o utjecaju pojedinih parametara aplikacijske usluge i okruženja računalnog oblaka, u koji je smještena, na trošak izvođenja i ponašanje aplikacije. Uz to se primjenom regresijskih modela želi ostvariti mogućnost predviđanja ukupnog troška na temelju ulaznih...

: Primjena strojnog učenja u optimizaciji prstometa za klavir; Dominik Milde
U ovom radu problem optimizacije klavirskog prstometa opisan je kao problem strojnog učenja. Rad pruža uvid u dosadašnje pristupe rješavanja ovog problema. Opisani su osnovni koncepti strojnog učenja, neuronskih mreža na grafovima, sequence-to-sequence modela te korištenih skupovi podataka - ThumbSet i Piano Fingering Dataset. Ostvaren je programski okvir za ispitivanje postupaka strojnog učenja u primjeni na navedeni problem. Kroz eksperimente ocijenjena je učinkovitost postupaka...

: Primjena strojnog učenja u predviđanju cijena avionskih letova; Matej Lopotar
Cijene avionskih karata variraju prema mnogim faktorima kao što su dan leta, gradovi polaska i dolaska, trajanje leta, broj dana do leta, broj presjedanja i aviokompanija kojom se leti. Zrakoplovne kompanije određuju cijene na temelju algoritama koje su razvile. Testiranje i analiza provedeni su na skupu podataka koji opisuje njemačke letove. Cilj istraživanja je na temelju dostupnih podataka o letovima predvidjeti cijenu avionskih karata koristeći različite regresijske algoritme koji...

: Primjena strojnog učenja u predviđanju kretanja dionica i fondova; Dario Huić
Ovaj rad istražuje primjenu tehnika strojnog učenja, specifično stabla odluke, nasumične šume i strojeva s potpornim vektorima (SVM), u predviđanju kretanja cijena dionica i fondova. Korišten je skup podataka koji obuhvaća različite financijske instrumente, uključujući dionice tehnoloških tvrtki, energetskih kompanija te međunarodnih fondova. Podaci su prikupljeni iz pouzdanih izvora, transformirani i obogaćeni dodatnim značajkama. Modeli su trenirani na povijesnim podacima, a...

Paginacija